Phân tích hồi quy sẽ xác định phương trình hồi quy tuyến tính với các hệ số beta tìm được để khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (QD) và các biến độc lập (FAC_YK, FAC_ CSVC, FAC_GT, FAC_TT, FAC_DT, FAC_HTTC, FAC_CBQL, FAC_KNTT), nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến Quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM. Kết quả phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter.
Mô hình hồi quy bội được biểu diễn như sau:
Y = β0 + β1 x X1 + β2 x X2 + β3 x X3 + β4 x X4 + β5 x X5 + β6 x X6+ β7 x X7 + β8 x X8 + µi
Hoặc:
Quyết định chọn trƣờng = β0 + β1 x Ý kiến tham khảo + β2 x Cơ sở vật chất + β3 x Nỗ lực giao tiếp của trường đại học + β4 x Truyền thông + β5 x Danh tiếng của trường đại học + β6 x Khả năng trúng tuyển + β7 x Chính sách hỗ trợ tài chính + β8 x Thái độ của cán bộ quản lý + µi
Trong đó:
Y : Quyết định chọn trường (FAC_QD)
X1: Ý kiến tham khảo (FAC_YK)
X2: Cơ sở vật chất (FAC_CSVC)
X3: Nỗ lực giao tiếp của trường đại học (FAC_GT)
X4: Truyền thông (FAC_TT)
X5: Danh tiếng của trường đại học (FAC_DT)
X6: Khả năng trúng tuyển (FAC_KNTT)
X7: Chính sách hỗ trợ tài chính (FAC_HTTC)
Chạy mô hình hồi quy
Bảng 4.9: Tóm tắt mô hình hồi quy
R Hệ số xác định – R2 Hệ số xác định hiệu chỉnh – R2 hiệu chỉnh Chỉ số Durbin- Watson .851 .7253 .7123 1.916
Biến độc lập: FAC_YK, FAC_CSVC, FAC_GT, FAC_TT, FAC_KNTT, FAC_DT, FAC_HTTC, FAC_CBQL
Biến phụ thuộc: FAC_QD
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 20 của tác giả
Bảng 4.10: Trọng số hồi quy
Nhân tố Hệ số beta
chuẩn hóa Giá trị t Giá trị Sig.
Hệ số phóng đại phƣơng sai – VIF
FAC_YK .080** 1.966 .048 1.237 FAC_CSVC .073 1.243 .215 1.603 FAC_GT .201*** 3.538 .000 1.523 FAC_TT .333*** 5.385 .000 1.795 FAC_DT .032* 1.710 .092 1.604 FAC_KNTT .109** 2.074 .039 1.289 FAC_HTTC .269*** 4.880 .000 1.428 FAC_CBQL .044* 1.862 .078 1.802
Biến phụ thuộc: FAC_QD
*: hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
**: hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
***: hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 20 của tác giả
Đánh giá độ phù hợp của mô hình: Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.7253 chứng tỏ độ phù hợp của mô hình là khá cao, giải thích được trên 72.53% cho bộ dữ liệu khảo sát. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định độ phù hợp của các biến đƣa vào mô hình: Để suy diễn mô hình này thành mô hình tổng thể, cần phải xem xét Kiểm định F thông qua phân tích phương sai (ANOVA) như bảng 4.11. Vì Sig. = 0,000 ta bác bỏ giả thuyết Hệ số xác định tổng thể R2 = 0, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào đó có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< 1.916 < 3). Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.11: Phân tích ANOVA
Tổng bình
phƣơng Bậc tự do
Trung bình
bình phƣơng Hệ số F Giá trị Sig
Hồi quy 58.398 8 7.3 20.001 .000 Phần dư 113.140 310 .365
Tổng 171.538 318
Biến độc lập: FAC_YK, FAC_CSVC, FAC_GT, FAC_TT, FAC_KNTT, FAC_DT, FAC_HTTC, FAC_CBQL
Biến phụ thuộc: FAC_QD
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 20 của tác giả
Hệ số beta của mô hình: Hệ số beta của biến FAC_CSVC không thỏa điều kiện thống kê vì sig.= 0.215, hệ số này quá lớn nên ta phải loại biến FAC_CSVC, vì ý nghĩa thống kê thấp.
Các biến còn lại có hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, cụ thể:
Các biến FAC_ GT, FAC_TT, FAC_HTTC có hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 1%;
Các biến FAC_ YK, FAC_KNTT có hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 5%; Các biến FAC_ DT, FAC_CQL có hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 10%; Các hệ số beta của các biến trên đều có dấu (+), đều có dấu phù hợp với tất cả các giả thuyết mà tác giả đã đưa ra.
Vậy mô hình hồi quy bội chuẩn hóa như sau:
QD = 0.333*FAC_TT + 0.269*FAC_HTTC + 0.201*FAC_GT +
0.109*FAC_KNTT + 0.080*FAC_YK + 0.044*FAC_CBQL + 0.032*FAC_DT 4.4.3. Kiểm tra các giả định của hồi quy tuyến tính
Giả định 1: Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Trong phân tích hồi quy, phân phối chuẩn là một trong những điều kiện nhằm đảm bảo mô hình dự báo tốt kết quả của tổng thể. Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,…(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ta sẽ sử dụng biểu đồ tần số Histogram của phần dư đã được chuẩn hóa (Regression Standardized Residual) để kiểm tra giả định này.
Hình 4.1: Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 20 của tác giả
Kết quả từ tần số Histogram của phần dư cho thấy: Giá trị trung bình (Mean) = - 1,14*10-15 và độ lệch chuẩn (Std.Dev.) = 0,987 (gần bằng 1), phần dư xấp xỉ chuẩn. Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Quan sát đồ thị P-P Plot của phần dư (Xem hình 4.2), các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thỏa yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 4.2: Đồ thị P-P Plot
Giả định 2: Không có tương quan giữa các phần dư (kiểm tra tính độc lập của sai số) Dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Theo nguyên tắc kinh nghiệm thì chỉ số Durbin-Watson có giá trị trong khoảng từ 1 đến 3 là không có hiện tượng tự tương quan.
Nhìn vào bảng 4.9 cho thấy chỉ số d = 1,916 cho biết không có hiện tượng tự tương quan, nên ta chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan.
Giả định 3: Không có mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến).
Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường chỉ số này vượt quá giá trị 2 biểu thị cho vấn đề tiềm ẩn mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập do đa cộng tuyến gây ra và trên 5 là có đa cộng tuyến. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Dựa vào kết quả ở bảng 4.10, cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) lớn hơn 1 và nhỏ hơn 2 ( 1 < VIF < 2). Vì vậy, kết luận hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể trong mô hình.
4.4.4. Các kiểm định
Kiểm định sự khác biệt về việc lựa chọn trƣờng cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM theo các đặc điểm nhân khẩu học.
H1: Đặc điểm cá nhân có ảnh hưởng đến quyết định chọn trường để học cao học
của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM. (Xem phụ lục 8).
Về giới tính
Để kiểm định xem có sự khác nhau trong việc lựa chọn trường để học cao học giữa nam và nữ hay không, ta dùng kỹ thuật phân tích T-Test để thực hiện.
Dựa vào phụ lục 8, kết quả cho thấy kiểm định T-Test có giá trị sig. của thống kê Levene = 0.405 >0.05, nên độ tin cậy 40.5% giả thiết Ho: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, nghĩa là không có sự khác biệt về phương sai giữa nam và nữ.
Trong bảng phân tích T-Test, giá trị sig.=.000<0.05, cho thấy có sự khác biệt giữa nam và nữ trong việc chọn trường để học cao học.
Về độ tuổi
Để kiểm tra xem có sự khác biệt về độ tuổi đối với việc lựa chọn trường, ta dùng phương pháp kiểm định Anova để kiểm tra. (xem phụ lục 8).
Đầu tiên, kiểm định của Levene, sig. của kiểm định này bằng = 0.165 >0.05 đồng nghĩa với phương sai giữa các nhóm tuổi là bằng nhau, thỏa điều kiện thống kê.
Kết quả kiểm định Anova với sig.= 0.04 < 0.05, kết luận rằng có sự khác biệt giữa độ tuổi trong việc lựa chọn trường để học cao học tại TP. HCM.
Về thu nhập
Kiểm định tiếp theo là là kiểm tra xem có sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập với việc lựa chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM hay không? (Xem phụ lục 8).
Kiểm định của Levene với sig.= 0.779 >0.05, chứng tỏ phương sai giữa các nhóm thu nhập là bằng nhau, thỏa điều kiện thống kê.
Kết quả kiểm định Anova với sig.= 0.817 >0.05, kết luận không có sự khác biệt giữa các các nhóm thu nhập trong việc lựa chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại TP. HCM.
Về Xếp loại tốt nghiệp đại học
Tương tự độ tuổi, phương pháp kiểm định Anova đã được thực hiện để kiểm tra xem có sự khác biệt về xếp loại tốt nghiệp đại học việc lựa chọn trường hay không ? (Xem phụ lục 8).
Kiểm định của Levene với sig.= 0.894 >0.05, có thể nói giữa các nhóm xếp loại tốt nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Kết quả kiểm định Anova với sig.= 0.702>0.05, không có sự khác biệt về sự chọn trường để học cao học giữa những người có xếp loại tốt nghiệp đại học khác nhau.
Về nghề nghiệp
Kiểm định tiếp theo là là kiểm tra xem có sự khác biệt giữa nghề nghiệp với việc lựa chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM hay không? (Xem phụ lục 8).
Kiểm định của Levene với sig.= 0.296 >0.05, chứng tỏ phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp là bằng nhau, thỏa điều kiện thống kê.
Kết quả kiểm định Anova với sig.= 0.163 >0.05, kết luận không có sự khác biệt giữa các nghề nghiệp với việc lựa chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại TP. HCM.
H2: Đặc điểm gia đình có ảnh hưởng đến quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Về tình trạng hôn nhân
Tiếp theo, tác giả sẽ kiểm tra xem, có sự khác biệt hay không giữa những người độc thân và những người đã kết hôn trong việc chọn trường để học cao học bằn gkierm định T-Test. (Xem phụ lục 8).
Kiểm định của Levene với sig.= 0.983 >0.05, chứng tỏ phương sai giữa các người độc thân và người có gia đình là bằng nhau, thỏa điều kiện thống kê.
Kết quả kiểm định T-Test với sig.= 0.004<0.05, kết luận có sự khác biệt giữa người độc thân và người có gia đình với việc lựa chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại TP. HCM. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Về tình trạng số con
Cuối cùng là kiểm định sự khác biệt về số con ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn trường để học cao học hay không. (Xem phụ lục 8).
Kiểm định của Levene với sig.= 0.092 >0.05, chứng tỏ phương sai giữa các học viên có số con khác nhau là bằng nhau, thỏa điều kiện thống kê.
Kết quả kiểm định Anova với sig.= 0.106>0.05, kết luận không có sự khác biệt giữa các học viên có số con khác nhau trong việc lựa chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại TP. HCM. Nghĩa là, các học viên có bao nhiêu con thì quyết định chọn trường giữa họ không có sự khác biệt.
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Ý kiến tham khảo (FAC_YK)
H3: Ý kiến tham khảo có tác động cùng chiều với quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại Tp.HCM.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1 = 0.080, Sig. (β1) = 0,048 < 0.05: Chấp nhận giả thuyết ở mức ý nghĩa 5%.
Nhận xét:
Kết quả chỉ ra yếu tố Ý kiến tham khảo của những người xung quanh cũng được học viên hết sức quan tâm. Những ý kiến của cha/mẹ, vợ/chồng, anh/chị/em, bạn bè, đồng nghiệp và cấp trên sẽ có ý nghĩa quan trọng đối với quyết định chọn trường để học cao học của học viên. Tuy yếu tố này tác động yếu nhất đến quyết định chọn trường của học viên, nhưng đó cũng là một yếu tố quan trọng. Bởi nếu người thân, bạn bè đánh giá tốt về trường đại học sẽ tạo tâm lý tốt, ấn tượng tốt của học viên về nơi đó, đồng thời tác động vào quyết định lựa chọn của họ.
Cơ sở vật chất (FAC_CSVC)
H4: Yếu tố cơ sở vật chất của trường đại học có tác động cùng chiều (+) đến việc chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β2 = 0.073, Sig. (β2) = 0.215 > 0.10: Bác bỏ giả thuyết.
Nhận xét:
Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố cơ sở vật chất có tác động lên Quyết định chọn trường của các học viên cao học thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM. Tuy nhiên, vì hệ số Sig. = 0.215 > 0.10 nên bác bỏ giả thuyết này vì độ tin cậy trên là thấp.
Thái độ của cán bộ quản lý (FAC_CBQL)
H5: Thái độ của cán bộ quản lý có tác động cùng chiều (+) đến việc chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β3 = 0.044, Sig. (β3) = 0.078 < 0.10: Chấp nhận giả thuyết ở mức ý nghĩa 10%.
Nhận xét:
Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố thái độ của cán bộ quản lý có tác động lên Quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM. Nếu cán bộ quản ý có thái độ càng niềm nở, tận tình giúp đỡ và
hướng dẫn học viên khi gặp khó khăn thì học viên càng quyết tâm chọn trường để học. Hệ số β3 = 0.078 có nghĩa là với các điều kiện khác không thay đổi, nếu đo lường thái độ tốt của cán bộ quản lý tăng lên 1 đơn vị thì Quyết định chọn trường của các học viên cao học thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM sẽ tăng lên 0.044, và ngược lại.
Truyền thông (FAC_TT)
H6: Truyền thông có tác động cùng chiều với quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại Tp.HCM.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β4 = 0.333, Sig. (β4) = 0,000 < 0.05: Chấp nhận giả thuyết.
Nhận xét:
Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Truyền thông có tác động dương và tác động mạnh lên Quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM. Nếu thực hiện công tác tuyền thông tốt thì sẽ càng tác động mạnh đến Quyết định chọn trường của các học viên cao học.
Nếu công tác truyền thông tăng lên 1 đơn vị, khi các yếu tố khác không đổi thì Quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế trên địa bàn Tp.HCM sẽ tăng lên 0.333 lần và ngược lại.
Chính sách hỗ trợ tài chính (FAC_HTTC)
H7: Chính sách hỗ trợ tài chính có tác động cùng chiều với quyết định chọn trường để học cao học của các học viên thuộc khối ngành kinh tế tại Tp.HCM.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β5 = 0.269, Sig. (β5) = 0,000 < 0.01: Chấp nhận giả thuyết ở mức ý nghĩa 1%.
Nhận xét: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả hồi quy chỉ ra yếu tố Chính sách hỗ trợ tài chính có tác động đứng thứ 2 trong các yếu tố đối với Quyết định chọn trường của các học viên cao học thuộc khối ngành kinh tế tại Tp.HCM. Nếu trường có chương trình hỗ trợ tài chính càng hấp dẫn, học viên sẽ càng hứng thú chọn trường để học cao học.
Nếu yếu tố Chính sách hỗ trợ tài chính tăng lên 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố